import numpy as np
import cv2

# 实例化人脸分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:\\Users\\JDZ\\OneDrive - st.nuc.edu.cn\\Machine Vision Association\\Training\\Faces\\haarcascade_frontalface_default.xml')#xml来源于资源文件。
# 读取测试图片
img = cv2.imread('C:\\Users\\JDZ\\OneDrive - st.nuc.edu.cn\\Machine Vision Association\\Training\\Faces\\test.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)
# 将原彩色图转换成灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 开始在灰度图上检测人脸，输出是人脸区域的外接矩形框
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=1)
# 遍历人脸检测结果
for (x,y,w,h) in faces:
    # 在原彩色图上画人脸矩形框
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),2)
# 显示画好矩形框的图片
cv2.namedWindow('faces', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
cv2.imshow('faces',img)
# 等待退出键
cv2.waitKey(0)
# 销毁显示窗口
cv2.destroyAllWindows()